Приложение: сжатие данных

В дополнение к обычным функциям отображения векторов встречное распространение оказывается полезным и в некоторых менее очевидных прикладных областях. Одним из наиболее интересных примеров является сжатие данных.

Сеть встречного распространения может быть использована для сжатия данных перед их передачей, уменьшая тем самым число битов, которые должны быть переданы. Допустим, что требуется передать некоторое изображение. Оно может быть разбито на подизображения S, как показано на рис. 4.5. Каждое подизображение разбито на пиксели (мельчайшие элементы изображения). Тогда каждое подизображение является вектором, элементами которого являются пиксели, из которых состоит подизображение. Допустим для простоты, что каждый пиксель – это единица (свет) или нуль (чернота). Если в подизображении имеется п пикселей, то для его передачи потребуется п бит. Если допустимы некоторые искажения, то для передачи типичного изображения требуется существенно меньшее число битов, что позволяет передавать изображения быстрее. Это возможно из-за статистического распределения векторов подизображений. Некоторые из них встречаются часто, тогда как другие встречаются так редко, что могут быть грубо аппроксимированы. Метод, называемый векторным квантованием, находит более короткие последовательности битов, наилучшим образом представляющие эти подизображения.

Рис. 4.5. Система сжатия изображений.

Сеть встречного распространения может быть использована для выполнения векторного квантования. Множество векторов подизображений используется в качестве входа для обучения слоя Кохонена по методу аккредитации, когда лишь выход одного нейрона равен 1. Веса слоя Гроссберга обучаются выдавать бинарный код номера того нейрона Кохонена, выход которого равен 1. Например, если выходной сигнал нейрона 7 равен 1 (а все остальные равны 0), то слой Гроссберга будет обучаться выдавать 00...000111 (двоичный код числа 7). Это и будет являться более короткой битовой последовательностью передаваемых символов.

На приемном конце идентичным образом обученная сеть встречного распространения принимает двоичный код и реализует обратную функцию, аппроксимирующую первоначальное подизображение.

Этот метод применялся как к речи, так и к изображениям, с коэффициентом сжатия данных от 10:1 до 100:1. Качество было ' приемлемым, хотя некоторые искажения данных на приемном конце неизбежны.

ОБСУЖДЕНИЕ

Роберт Хехт-Нильсон, создатель сети встречного распространения (СВР), осознавал ее ограничения: «СВР, конечно, уступает обратному распространению в большинстве приложений, связанных с сетевыми отображениями. Ее преимущества в том, что она проста и дает хорошую статистическую модель для своей среды входных векторов» ([5],с. 27).

К этому можно добавить, что сеть встречного распространения быстро обучается, и при правильном использовании она может сэкономить значительное количество машинного времени. Она полезна также для быстрого моделирования систем, где большая точность обратного распространения вынуждает отдать ему предпочтение в окончательном варианте, но важна быстрая начальная аппроксимация. Возможность порождать функцию и обратную к ней также нашло применение в ряде систем.

Литература

13. DeSieno D. 1988. Adding a conscience to competitive learning Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, pp. 117-24. San Diego, CA: SOS Printing.

14. Qrossberg S. 1969. Some networks that can learn, remember and reproduce any number of complicated space-time patterns. Journal of Mathematics and Mechanics, 19:53-91.

15. Grossberg S. 1971. Embedding fields: Underlying philosophy, mathematics, and applications of psyho-logy, phisiology, and anatomy. Journal of Cybernetics, 1:28-50.

16. Grossberg S. 1982. Studies of mind and brain. Boston: Reidel.

17. Hecht-Nielsen R. 1987a. Counterpropagation networks. In Proceedings of the IEEE First International Conference on Newral Networks, eds. M. Caudill and C. Butler, vol. 2, pp. 19-32. San Diego, CA: SOS Printing.

18. Hecht-Nielsen R. 1987b. Counterpropagation networks. Applied Optics 26(23): 4979-84.

19. Hecht-Nielsen R. 1988. Applications of Counterpropagation networks. Newral Networks 1: 131-39.

20. Kohonen Т. 1988. Self-organization and associative memory. 2d ed. New-York, Springer-Verlag.

Глава 5.
Стохастические методы

Стохастические методы полезны как для обучения искусственных нейронных сетей, так и для получения выхода от уже обученной сети. Стохастические методы обучения приносят большую пользу, позволяя исключать локальные минимумы в процессе обучения. Но с ними также связан ряд проблем.

Использование стохастических методов для получения выхода от уже обученной сети рассматривалось в работе [2] и обсуждается нами в гл. 6. Данная глава посвящена методам обучения сети.